本文报道前阿里副总裁白惠源创办的原力无限完成近10亿元A轮融资，详解其具身大脑AtomBrain、Ego原生数据及多形态机器人本体的研发进展与商业化落地情况。
杭州具身大脑企业原力无限近日宣布完成A轮及A+轮融资，累计金额近10亿元。这家由前阿里巴巴副总裁白惠源创立的公司，正致力于研发具身大脑与多形态机器人，其技术路线涵盖Ego原生数据、因果世界模型及全栈AI基础设施。
一、原力无限近10亿融资详情
近日，杭州具身智能初创公司原力无限正式宣布完成A轮及A+轮融资，累计融资额近10亿元。这一重磅消息迅速在行业内引发关注，不仅彰显了资本市场对具身智能赛道头部企业的高度认可，也为该公司后续的技术迭代与市场拓展注入了强劲动力。
本轮融资阵容颇具含金量，由敦鸿资产及头部国资平台领投，浙大科创集团、盐都国控等多家知名机构跟投。多元的投资方结构既带来了充足的资金支持，也为其在产学研结合及政策资源对接方面提供了有力保障。据披露，此次募集的资金将重点投向核心技术的深化与商业化落地。
- 具身大脑研发：持续投入AtomBrain模型的研发，提升机器人在复杂环境下的认知与决策能力；
- 基础设施升级：对DataGrid数据平台进行迭代升级，优化数据处理效率与模型训练质量；
- 规模化交付：加速多形态机器人本体的生产与部署，推动产品从实验室走向实际应用场景。
资金的精准投入，旨在解决具身智能从“感知”到“行动”的关键瓶颈，为原力无限在激烈的市场竞争中构建更深的技术护城石奠定基础。
二、Ego数据与DataGrid平台架构
资金的注入只是开端，真正的技术壁垒往往隐藏在底层数据与基础设施之中。在具身智能领域，数据的质量直接决定了模型的上限。原力无限在此构建了一套完整的数据闭环体系，其核心在于Ego原生数据的定义与应用。与传统依赖仿真或第三方标注不同，Ego数据强调采集人类自身第一人称视角下的真实物理交互过程。这种数据不仅包含视觉信息，更深度关联了动作意图与物理反馈，为机器理解“如何像人一样操作物体”提供了最直接的参考范式。
为了高效管理这些高维数据，原力无限开发了DataGrid一体化平台。该平台并非单一的数据存储工具，而是覆盖了从数据采集、清洗处理、模型训练到真机部署的全生命周期管理。在实际落地场景中，DataGrid支持多种灵活的采集形态，包括手持夹爪、专门的Ego第一人称采集设备以及真机遥操作等。这种多模态的采集能力确保了数据源头的多样性与真实性，避免了因数据偏差导致的模型“幻觉”。
提示：对于关注具身智能落地的从业者而言，数据基础设施的完善程度往往比模型参数量更值得审视。原力无限通过这套底层架构，不仅解决了数据孤岛问题，更为后续章节中AtomBrain模型的高效训练打下了坚实的“燃料”基础。
三、AtomBrain具身大脑模型体系
数据基石铺就之后，原力无限的技术重心自然聚焦于其核心算法——具身大脑AtomBrain。作为整个系统的“神经中枢”，AtomBrain并非单一的大语言模型，而是一套依托Ego数据构建的复杂推理体系，旨在赋予机器人预判、记忆与因果推理能力。它让机器不再仅仅是执行指令，而是能理解动作背后的物理逻辑。
在这一体系中，子模型矩阵各司其职，形成了精密的协同网络。AIM模块专注于空间交互理解，帮助机器人精准感知物体位置与姿态；HiMem-WAM负责长时序记忆，确保机器在长时间任务中保持上下文一致性；而AtomVLA则承担预测可行性的重任，在行动前评估动作的成功概率，大幅降低试错成本。这种分工使得AtomBrain在处理复杂非结构化场景时，具备了远超传统控制算法的鲁棒性。
基于这一底层架构，原力无限已迭代推出Atom-0、Atom-0.5及AtomWM-0等多代基础模型。这些模型的演进不仅体现了参数规模的提升，更反映了其因果推理链条的逐步完善。从最初的简单模仿到如今的意图预判，AtomBrain的每一次升级都在缩小机器智能与人类直觉操作之间的差距，为后续多形态本体的灵活部署提供了强大的“软实力”支撑。
四、多形态机器人本体产品矩阵
算法大脑若没有合适的肢体，便难以在物理世界中施展拳脚。原力无限深谙此道，构建了涵盖专用、通用及人形机器人的多元化产品矩阵，旨在通过多形态本体适配不同场景的差异化需求，让统一的具身大脑能力得以全面落地。
在人形机器人领域，其推出的AstroDroid轮式人形机器人备受瞩目。相较于传统双足方案，轮式底盘在复杂地形下的移动效率与稳定性更具优势，使其能更灵活地覆盖物流搬运、商业服务等高频场景。而在通用机器人线，UltraDroid多形态通用机器人与小原子双足机器人形成了互补布局，前者侧重模块化扩展以适应多变任务，后者则探索更拟人化的交互与移动能力。
面对特定行业的高精度需求，原力无限还推出了FORCE系列专用机器人。这些设备针对工业制造、危险环境作业等垂直场景进行了深度优化，通过高精度的执行机构与定制化的感知模块，解决了通用机器人在特定工况下性能不足的痛点。这种“大脑统一、本体多元”的策略，不仅加速了技术从实验室走向工厂的步伐，也为后续商业化落地中的成本控制与场景适配留下了充足空间，预示着具身智能正从单一形态向生态化应用演进。
五、团队背景与商业化落地进展
硬核的技术路线背后，是原力无限极具分量的创始团队。公司CEO白惠源作为前阿里巴巴副总裁，曾主导天猫、钉钉及阿里云等核心板块的业务，拥有从互联网巨头到复杂业务系统的全栈管理经验。CTO王一舟则兼具学术深度与工程落地能力，他是加州大学伯克利分校博士，曾担任百度IDL（智能驾驶实验室）核心成员及英伟达DriveAV团队成员，在自动驾驶与具身智能领域积累了深厚底蕴。这种“大厂高管+顶尖科学家”的组合，为公司在算法攻坚与商业化运营上提供了双重保障。
在商业化落地层面，原力无限并未止步于实验室演示，而是迅速推进真实场景验证。目前，其机器人产品已在全国30余个城市、100余个真实场景中投入测试与运营。从物流仓储到公共服务，这种高密度的场景覆盖不仅验证了AtomBrain大脑在复杂环境下的泛化能力，也为后续的大规模复制与商业化变现奠定了坚实的数据基础与市场信心。
